Klienci nie chcą rozmawiać z botami. Czy AI poprawi CX od strony operacyjnej?

Najważniejsze wnioski: jak AI w ubezpieczeniach poprawia doświadczenie klienta (CX)

• AI w ubezpieczeniach poprawia doświadczenie klienta poprzez automatyzację procesów, personalizację ofert oraz skrócenie czasu obsługi.
• Algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane klientów w czasie rzeczywistym, umożliwiając lepsze dopasowanie produktów i komunikacji.
• Chatboty i wirtualni asystenci wspierani przez AI zwiększają dostępność usług oraz przyspieszają obsługę zgłoszeń i roszczeń.
• Automatyzacja procesów likwidacji szkód z wykorzystaniem AI redukuje liczbę błędów i skraca czas wypłaty świadczeń.
• Wdrożenie AI w ubezpieczeniach pozwala firmom zwiększyć satysfakcję klientów przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.

Czy to oznacza koniec AI w ubezpieczeniach?

Choć sztuczna inteligencja nie zdobyła jeszcze zaufania klientów na pierwszej linii kontaktu, jej prawdziwa wartość ujawnia się w obszarach, które przez lata opierały się automatyzacji. Doświadczenie klienta to efekt całego łańcucha działań po stronie towarzystwa ubezpieczeń – także tych niewidocznych, operacyjnych. To właśnie tam technologia może z powodzeniem wspierać procesy złożone, kosztowne, czasochłonne i podatne na błędy. 

AI może realnie poprawić jakoś obsługi, nawet jeśli sam klient nigdy nie wejdzie z nią w interakcję. Natomiast dla firmy oznacza to wymierne efekty: krótszy czas, niższe koszty, wyższą jakość i lepszą marżę.

Agenci AI. Odpowiedź na brak czasu

Specjaliści w zakładach ubezpieczeń od lat zmagają się z rosnącą liczbą spraw i presją czasu. Właśnie tu pojawia się przestrzeń dla agentów AI, których rola nie polega na zastępowaniu człowieka w procesie decyzyjnym, a automatyzacji żmudnych, manualnych zadań i usprawnianiu pracy.

Sztuczna inteligencja analizuje dokumenty, identyfikuje niezgodności, wskazuje luki w danych i przygotowuje propozycję rekomendacji. Ekspert nie zaczyna od pustej kartki – dostaje uporządkowany materiał, na podstawie którego podejmuje końcową decyzję.

Przykładowo:

• Underwriting: zamiast ręcznie przeglądać dokumentację, underwriter otrzymuje gotową analizę stanu sprawy – z informacją o brakach w dokumentach, uwagach proceduralnych oraz rekomendacją dalszych działań, np. zastosowania odpowiedniego modelu zwyżek lub klauzul.
• Likwidacja szkód: system zbiera dane z polisy, zgłoszenia szkody oraz dokumentów produktowych (OWU, procedury itp.), analizuje je łącznie z dokumentacją fotograficzną i wskazuje ewentualne rozbieżności, np. deklarowany kolor auta nie zgadza się ze zdjęciami. Likwidator otrzymuje podsumowanie analizy, sygnały ostrzegawcze oraz rekomendację decyzji dostosowaną do aktualnego stanu szkody.

Efekty dla biznesu:

• redukcja czasu poświęcanego na prace administracyjne i przygotowanie decyzji,
• mniej błędów wynikających z przeoczeń,
• standaryzacja rekomendacji przy zachowaniu roli eksperta,
• krótszy czas oczekiwania i większa przewidywalność dla klienta.

Odzyskany czas i mniej błędów

Ogromna część pracy w zakładach ubezpieczeń to czynności administracyjne. AI automatyzuje te elementy procesu, które dotąd były poza zasięgiem klasycznych systemów workflow. Dzięki umiejętności interpretacji dokumentów niestrukturyzowanych – opisów, raportów czy zapytań brokerskich – przejmuje żmudne zadania.

• Checklisty przy wnioskach grupowych: agent AI sprawdza kompletność dokumentów, sygnalizuje braki i przygotowuje raport. Zamiast wielodniowej wymiany maili klient od razu otrzymuje precyzyjną listę braków.
• Slip brokerski: AI odczytuje niestandardowy plik, identyfikuje dane klienta, zakres ochrony, sumy ubezpieczenia oraz informacje o przedmiotach i lokalizacjach, a następnie przekształca je w ustrukturyzowaną bazę danych gotową do użycia w systemie ofertowym.

Efekty dla biznesu:

• znaczące skrócenie czasu procesowania dokumentów,
• redukcja pracy ręcznej i ryzyka błędów,
• szybsze przejście spraw do kolejnych etapów procesu,
• lepsze wykorzystanie kompetencji pracowników,
• sprawniejszy obieg dokumentów zauważalny również dla klienta – mniej poprawek, mniej pytań, szybsza obsługa.

Decyzje w szerszym kontekście klienta

W ubezpieczeniach decyzje często zapadają w odniesieniu do pojedynczej sprawy: wniosku, szkody czy zapytania brokerskiego. To podejście punktowe, które sprawdza się technicznie, ale często pomija szerszy kontekst relacji z klientem.

Agent AI pozwala ten kontekst uwzględnić. Dzięki zdolności analizowania danych rozproszonych w różnych systemach – polisowych, szkodowych, CRM – może zbudować pełny obraz współpracy z klientem: jakie produkty posiada, jaka jest jego historia szkodowa, terminowość płatności, wartości składek i znaczenie w portfelu Ubezpieczyciela.

To zmienia sposób podejmowania decyzji:

• underwriter nie ocenia już wyłącznie jednego ryzyka, ale widzi klienta jako całość,
• likwidator analizuje szkodę, ale dostaje sygnał, że klient od lat jest lojalny i kluczowy dla portfela,
• dział windykacji może zareagować inaczej wobec klienta, który od lat generuje wysokie składki i płaci regularnie, niż wobec podmiotu o marginalnym znaczeniu, z negatywną historią płatności i wysoką szkodowością.

W efekcie decyzje są bardziej spójne i przewidywalne, a relacja z klientem budowana długofalowo. Klient odczuwa, że towarzystwo traktuje go partnersko. Z kolei firma korzysta z lepszej kontroli nad portfelem i mniejszego ryzyka utraty wartościowych kontraktów.

Inwestycja w AI i CX, która zwraca się w liczbach

Praca na zapleczu przekłada się na efekt na froncie. AI nie musi być widoczna dla klienta, by poprawiać jego doświadczenie. Wystarczy, że usprawni procesy, które spowalniają pracę i odciągają ekspertów od zadań merytorycznych. Szacuje się, że nawet 30–70% czasu specjalistów pochłaniają dziś czynności administracyjne bez wartości dla klienta. 

Warto zacząć od obszarów najbardziej czasochłonnych i nieefektywnych, pamiętając, że z czasem AI znajdzie zastosowanie także tam, gdzie dziś trudno to sobie wyobrazić. To inwestycja, która zwraca się podwójnie, w niższych kosztach operacyjnych i lepszym doświadczeniu klienta. 

Artykuł pierwotnie ukazał się na łamach „Gazety Ubezpieczeniowej” nr 42/2025 z dnia 20 października 2025 r. Elektroniczna wersja wydania dostępna tutaj: https://gu.com.pl/gazeta-ubezpieczeniowa-nr-42-2025